---
# System prepended metadata

title: 陽明交通大學資訊工程學系修課心得
tags: [修課心得, 陽明交通大學, 交大資工]

---

# 陽明交通大學資訊工程學系修課心得
## 112-1
### <font size="5">**機率(Probability)**</font>

教授: 
謝秉均教授(英文授課)
</a>
選別:
必修(3學分)
</a>
修課成績:
|hw1|hw2|hw3|hw4|mid/avg|final/avg|total|
|------|------|------|------|------|------|------|
|89.00|104.50|105.60|103.40|101.00/86|72.00/50|92.15->95.25(A+)|

心得:
教授的英文真的是非常流利，應該是我目前修到英授除了外國籍教師英文講最好的教授了。然後教課方面真的很有趣，比如說不可能的任務(Mission Impossible)應該改成Mission Improbable才對，因為improbable並不代表不會發生只是機率為0而已。還有我上了這堂課才知道原來小木屋鬆餅的英文是shinemood，真的是冷知識。然後教授人真的很好，下課都可以找他問上課沒聽懂的部分，也可以跟教授討論作業，重點是教授人很帥。我們這屆的助教人也超級好，TA hour如果沒問完，助教也會繼續幫忙解題(給hint)，像我有次就討論到6:30(表定只到5:00)。不過這也表示作業真的相當困難，我平均一份作業都要寫10-20小時吧。還有這學期這門課的hw2跟hw4都有程式題目，其實是不會到很難，但我覺得還是找個同學對個答案比較保險(其實應該連手寫都對最好)。然後教授在期中期末前都會在E3上放往年的考古以及解答，我是建議至少要做一年還要看今年的作業題，雖然這門課完全不考古，但作業的變化題還是有可能出的。至於今年的期末考我只能說真的很難，我期中2小時除了最後一題都寫完，但期末寫到3小時，我甚至跳了一堆題，最後一面也才寫了一題，真的好難。
對了，機率期末平均好像沒有公布，我也是聽電神同學C講的。
</a>
整體評價:
涼度:2/5 </a>
甜度:3.5/5 </a>
推薦程度:5/5 </a>
推薦給想好好學習機率的人 </a>

### <font size='5'>**演算法概論(Introduction to Algorithms)**</font>

教授:
施仁忠教授
</a>
選別:
必修(3學分)
</a>
修課成績:
|lab1|lab2|lab3|mid/avg|final/avg|total/avg|
|------|------|------|------|------|------|
|105|105|105|81/62.35|95/84.29|94.8(A+)/80.6|

心得:
其實教授真的沒教的很差，他只是真的教的很慢而已，我自己是認為教授教的很細，原文書上的內容大部份都有提到(他有教的章節)。不過我看大部分的人都是在做自己的事(刷OJ，讀其他科，打電動)，我自己是除了計網概的期中跟期末周在複習計網概以外，其他都有聽教授講課拉。畢竟我本身就不是資訊強者，我沒系統性地讀過演算法(強者我同學X也修這門，只來期中期末，考試還是電爆我)，所以我還是挺認真在記筆記的。至於lab的部分，我覺得紅黑樹是真他x的難刻，我刻了應該三天吧(我強者同學X在我睡覺的幾個小時就寫完了，我輸爛)。其他lab就還好，真的想不到可以去網路上或原文書上找想法，我是覺得可以找到很相似的題目，看他的解題思路再寫也是可以，但不要找網路上的程式碼，會抓抄襲。
噢對，補充一件事，今年期中因為幾乎都不是考古，所以蠻多人考差的，但教授也把lab的滿分調到105，而且期末全考古，只是我在搞我到最後幾個小時才開始看考古，感覺是沒到考的特別好。
</a>
整體評價:
涼度:5/5
甜度:5/5
推薦程度:3/5
推薦給想刷分或輕鬆一點的人

### <font size='5'>**計算機網路概論(Intro. to Computer Network)**</font>

教授:
林靖茹教授(英文授課)
</a>
選別:
選修(3學分)
</a>
修課成績:
|q1|q2|q3|q4|q5|q6|mid/avg|final/avg|lab0|lab1|lab2|total|
|------|------|------|------|------|------|------|------|------|------|-------|-------|
|90|95|95|95|95|95|75/59.81|88/76.81|100|100|100|89.68->91.00(A+)|

心得:
不太確定是什麼原因，反正今年這門課期中分數超級難看(聽說上次林教授開的計網概期中平均85，這次期中甚至沒90up的人)，但我猜是因為這學期教授決定嘗試第三節非同步不上課而是用podcast的方式進行(~~可能跟這學期期中考卷跟系考古那份大相逕庭也有關係~~)，結果教授看到期中平均就放棄使用podcast了。然後因為第三節不上課，所以很多觀念都草草帶過，我自己是感覺上完課好像也說不太出來學了什麼東西，但我確實花蠻多時間在這科上的，可能以後修其他課才會體會到這門課的重要性吧。最重要的一點我覺得是教授會特別在幾個slides講解，這時候最好記一下筆記，因為高機率會考(是有好幾題教授有口頭講述，但ppt沒有的)，不過教授上課都有錄影放在teams上，沒聽到是也還好。今年的lab難度也是有巨大的變化，lab1我應該寫了三個晚上吧(還有跟電神同學C在凌晨討論，白天也有)，lab2真的寫code的時間大概只有2個小時(教授也有說lab1太難了，所以lab2調簡單很多)，這門課我也不確定之後會變怎麼樣，好像還在調整階段。
</a>
整體評價:
涼度:3/5
甜度:3/5
推薦程度:4/5
推薦給想了解網路的人(lab都是在建虛擬網路然後觀察，個人感覺算蠻有趣的，而且下次開應該會上第三節，修起來應該會舒服很多)
### <font size='5'>**圖形理論導論(Elemantary Graph Theory)**</font>

教授:
李毅郎教授
</a>
選別:
選修(3學分)
</a>
修課成績:
|lab1|lab2|lab3|lab4|lab5|mid|final|total|
|------|------|------|------|------|------|------|-------|
|100|100|100|100|100|90|95|96.50(A+)|

心得:
這門課就是不斷地講定理然後證明它，考試也就是考這些證明或定理的應用。我其實到學期下半就已經覺得這門課讀到心好累，一堆證明要看又看不懂，雖然教授是有說他只會拿定理證明的一部分來考(比如說一個定理要分三種情況證明，就只會挑一種叫我們證，~~通常是最簡單的那種~~)，雖然loading會輕很多，但就會覺得自己好像也沒完全搞懂圖論到底在幹嘛。至於lab的部分，我覺得對我來說很有難度，我大概一題都要寫個快10小時吧(前3小時在自己嘗試，中間去網上看相關的資料並讀完，後面就是自己再寫一次)，在這邊感謝電神同學C幫我debug出lab5-1，要不然就要掛0了。而且lab通常上完課還是不會寫，像我之前最小伸展樹的kruskal根本不知道要用union find就瘋狂wa，很慶幸自己試了幾次就去google了。還有我們這屆從期中後開始遠距上課，所以我課程影片都堆到考前三周瘋狂補，真是可憐。
</a>
整體評價:
涼度:2/5
甜度:4/5
推薦程度:4.5/5
推薦給對證明不感冒而且有一定程式能力的人(~~或抱大腿也可~~)
### <font size='5'>**財務管理(Financial Management)**</font>

教授:
蔡璧徽教授
</a>
選別:
大學部修研究所課程(3學分)
</a>
修課成績:
|mid|total|
|------|------|
|94|A+|

心得:
這門課超涼又超甜，涼的部分是雖然每節課都會點名但其實都可以補點名，所以下課再到也是沒差，我天才同學D，11:50到教室也是有點到(上課時間: 9:00 - 12:00)。甜是如果只求分數，去資工系考古網站(其他系我不知道)查考古把答案背起來就可以了，根本一模一樣。當然我還是建議聽一下課，把那些公式都推一遍印象會更深刻，不過教授一個範圍的東西都會重複講好幾次，聽懂就建議自己做自己的事了。最麻煩的應該是期末報告，有兩種選擇，一是做事件日分析，二是報告教授指定論文，我自己是想不到事件日分析的主題所以就選了一篇論文上去報告，我自己看其他人報告情形是覺得事件日分析好像被教授找出錯誤的機率比較高，但論文就是要堅持下去，讀的時候會很崩潰，超長還有一堆專有名詞，我個人是認為反正以後做專題高機率要看文獻還不如現在先體會一下，或著找一個超罩的隊友也是可以的。
</a>
整體評價:
涼度:5/5
甜度:5/5
推薦程度:2/5
推薦給想刷分刷爆的人或對財務管理有興趣但loading不希望太重的人
### <font size='5'>**歷史分析:世界史導論(History Analysis: Introduction to the World History)**</font>

教授:
陳仁姮教授
</a>
選別:
領域課程-個人，社會與文化(2學分)
</a>
修課成績:
|hw1|hw2|hw3|hw4|hw5|q1|q2|final|bonus|total|
|------|------|------|------|------|------|------|------|------|------|
|B+|A-|A-|A|A+|86|97|90|+9|A+|

心得:
其實上面的hw大部分都是課堂作業，然後我自己是覺得我第一次作業拿B+是我自己在搞，我那時候以為教授只是單純回收課堂用筆記紙而已，沒想到要算分，哭了。這堂課幾乎每次上課都會分組討論，大部分是教授幫忙分，然後組員會很大一部分影響成績，這很重要。比如可以自己找組員的時候，我通常都會找會主動舉手的人一組(因為這門課有一個特殊加分制度，只要舉手回答問題，而且合乎情理，都可以整組加分，沒分組的話就加個人)，上面的5個hw中甚至有3個是要跟組員們一起完成的，有一個是要教授出好幾個情境，然後要問對方對這個的看法，功課就是把對方講的記錄下來再雜揉自己的想法寫出一篇文章，這個功課是有限制條件的，所以如果對方回答的不著邊際的話，分數就會不太好看(我自己是某種程度上改變一下對方的想法才下筆的)，然後後面兩個功課是要我們看兩部影片，並想像自己是教授出一題問答題，然後請彼此回答。我覺得這個部分是真的挺有趣的，可惜時間真的太倉促了，我自覺沒有出到我滿意的題目。但我自認我回答的還算不錯就是了。至於期末考就是二選一申論題，會有提示所以不需要太緊張，按提示好好寫應該都有個80吧?小考的部分就是把教授上課教的東西都記下來應該就可以應付了(但都沒選擇題，所以真的要記)，上課的話，教授也說這門課著重的是"分析"，所以會一直點人回答，然後教授一直強調我們從歷史中看到的問題，現在是否依然存在，舉個例子，古印度有種姓制度導制出生的命運即註定，英國大憲章也有規範貴族有世襲制度，而現今的台灣真的有因為沒有這些而導致階級流動頻繁嗎?事實上是沒有的，班上超過八成的同學家長擁有大學以上的學歷，這何嘗不是一種階級複製?教授也說我們在這個社會上屬於強者(有能力)的部分，應該要更關心弱勢的人，我們身為強者只是因為這個時代恰巧需要我們的天賦罷了，假如這個時代要求的是體能，那我們可能就瞬間變成弱者了。而且大部分同學將來即將成為工程師或科學家，我們應謹記這些職業本心就是為人類創造更好的環境，我們應當停下腳步幫助弱者，而非盲目追求強者的步伐，拋下那些掙扎的人們。
</a>
整體評價:
涼度:2/5(事假要提前請，病假要附證明)
甜度:3/5
推薦程度:5/5
推薦給對歷史頗有興趣的人(蠻看跟教授頻率有沒有對到的，我上課認識的同學有的覺得很無聊)
### <font size='5'>**日文(一)(Japanese(I))**</font>

教授:
上條純惠教授
</a>
選別:
語言與溝通-第二外語(2學分)
</a>
修課成績:
|mid|final|total|
|------|------|------|
|94|97|98(A+)|

心得:
我先說我對日文是零基礎，我雖然平常也會看動漫，但是也就只會那種歐嗨唷程度的日文而已，五十音更背不全(打這篇的時候發現現在也不會了)。這門課我覺得loading也沒到特別重吧，我是只有每周一回去寫教授出的功課，還有上課前會複習個2小時的日文這樣。教授上課會一直點人起來念例句或單字，所以要認真一點。期中跟期末我個人認為最難的部分是在聽力，因為教授是日本人所以每次都念超快(我很後悔我平常都聽韓文歌，沒多練日文聽力)，有一些題目又只念一次，就很容易心態炸裂。至於修課同學的部分我個人是覺得確實有日文超強者來炸魚，像玩kahoot的時候有幾次出了那種我沒聽過的日文單字(我蠻確定沒教過的，至少我強者同學X也這樣認為)，都有幾個人能精準無誤的答對，但其實這門課只要把教授的ppt讀熟讀到爛，應該拿個A以上還是不難的。
</a>
整體評價:
涼度:3/5
甜度:4.5/5
推薦程度:5/5
推薦想打好日文基礎的人來修(而且雖然教授期初說不給期中退選，但教授期中後還是有說要退選的可以找他簽停修單)

成績單圖片:
![二上成績](https://hackmd.io/_uploads/H1abRtvq6.png)
希望下學期不要出現W了，那個W其實是我自己在搞，今年周四好像放了蠻多假，然後資料庫lab1很晚才出，跟我期中撞爛，根本沒寫完就截止了，遲交打七折太痛了，身為分奴的我就退選了。現在想想，其實我不要把書都堆到期中前一周才在讀應該是可以寫的完的，反正下學期看起來周末要複習了，不能再擺爛了。

## 112-2
### <font size='5'>**計算機組織(Computer Organization)**</font>

教授: 葉宗泰教授(英授)
</a>
選別:
必修(3學分)
</a>
修課成績:
|mid/avg(25%)|lab1(10%)|lab2(10%)|lab3(10%)|lab4(15%)|final/avg(30%)|lab5(4.5%,optional)|total|
|----|----|---|---|---|---|---|---|
|88/71|110|100|100|90|95/59.21|82|98.69->100.69(A+)|

<br/>

**課程內容**
這門課主要是在講cpu的設計，一開始會先介紹計算機的構造，然後從single cycle cpu講到pipeline cpu，最後會稍微講一下cache的儲存方式，然後以gpu為結尾結束這門課(不過gpu那邊真的只是稍微講講，教授也說了如果對這邊有興趣的話，請修研究所開的計算機架構)。我覺得這門課其實教了非常多的東西，多到我其實覺得我到現在都還沒完全吸收課堂上的知識。教授的教學我覺得還是蠻用心的，可能是因為英授對教授還是有點吃力，所以基本上教授都會用中文再重複一遍，這樣一來只要有在專心聽課其實應該都可以聽得懂。然後我之前有查過這個教授其他課的評價了，確實投影片出現了不少的錯誤，但我自己感覺其實只要有認真上課，這些錯誤應該是都抓得出來才對(至少我電神同學C瘋狂揪錯，真的好猛)。下課之後也可以去問教授上課聽不懂的地方，教授也都很樂意回答。在我看來，教授雖然可能由於第一次教這門課的緣故會不如其他資深教授教的好，但我認為教授相當用心且具教學熱忱，而且我算了一下這門課最後有近三成的人拿到A+，分數分布應該算相當甜的了，我自己蠻推薦這門課的。<br/>

**lab**
個人認為lab是這整門課的核心。期中期末都可以不會寫，但lab1-4是一定要親自做完的(雖然也沒辦法不親自就是了，這門課會抓程式抄襲，抓到就是送系辦)，lab1-2都是在給的模板上實做single cycle cpu的各種功能，lab3-4則是把原本的single cycle cpu改成pipeline cpu，lab5則是將原有的cache進行優化(降低miss)。有一個點需要注意就是這門課lab1-4是有延續性的，而且助教只會提供lab1的模板，所以基本上中間一個lab爆了後面的就爆了。不過這門課還有一個我非常贊同的地方就是lab可以一直交，直到學期末成績截止前，每周扣十分。這個遲交的懲罰可說是相當少了，這或許也變相地呈現了教授的教學理念-可以允許我們在學習上犯錯，但最後一定要學會。然後lab4是這門課核心中的核心，雖然我是總共寫了三個整天(除了睡覺吃飯就是寫lab)，但寫的過程可以明顯感受到自己對pipeline cpu怎麼運作更為熟悉了，我自己是覺得先把每個lab要實作的cpu圖先畫出來，這樣對設計電路、各種unit和debug都會方便很多。<br/>

**期中期末**
期中期末的準備方式的話我自己是都只讀教授上課用的投影片啦，我覺得把投影片的內容搞懂八成以上其實就沒什麼問題了，然後這學期的期中是開書考(可以用平板、筆電等)，但因為期中好像有人開chatGPT和google，教授期末就變close book了，可以帶一張A4雙面大抄(原諒我不知道怎麼用中文表達，閉書考真的很難聽)。我猜以後應該也是close book吧?我大抄基本上都是抄公式跟一些我覺得可能考的習題啦(結果我覺得會考的習題根本沒考，倒是公式蠻多都有用到的)。Pipeline cpu的各種hazard跟cache的不同類型應該算是我覺得的必考題吧!至於我是不曉得這門課會不會考古就是了，畢竟今年是第一年，而且我期末也沒寫其他教授的考古。<br/>

整體評價:
涼度: 2.5/5
甜度: 4/5
推薦程度: 4.5/5 (推薦給想學好計組又想拿高分的同學來修這門課)

### <font size='5'>**人工智慧概論(Intro. to Artificial Intelligence)**</font>

教授: 陳奕廷教授(英授)
</a>
選別:
資工選修(3學分)
</a>
修課成績:
|lab1(12%)|lab2(12%)|lab3(12%)|lab4(12%)|lab5(10%)|project(30%)|total|
|---|---|---|---|---|---|---|
|110|94|100|100|100|96|101.28(A+)|

**上課內容**
其實我一開始是真的覺得教授上課很有趣，教授會分享很多近期有關AI的議題然後也會用很多奇特的道具來讓我們對AI產生興趣。比如說我還清晰地記得教授請一個學生拿著平板繞教室走一圈，然後回來就可以生成一個粗略的教室3D模型。至少我覺得這些比冷冰冰的數學式子吸引我多了，但也是因為這樣導致上課進度真的很慢，可以感受到後半學期教授真的都在趕ppt，我覺得我這部分的知識就沒吸收到很好了。然後有一點我不是很贊同教授的做法啦，就是教授幾乎每周都會放一些影片(通常是國外的演講或課堂)上去，然後叫我們看完並提出兩個問題。教授是說他希望能讓我們多練習提問，但我的想法是問題不是先有再問出來嗎?怎麼會強制你想出一個問題來問呢?有一些影片就看完，噢學到這些了，根本沒什麼好問的阿，我是不太理解這部分拉，但其他部分我覺得畢竟這門課是intro麻，那其實先建立對AI的基本認識跟熱情也是合理拉。大致上，我還是蠻推薦這門課的。

**lab**
這門課的lab真的幾乎就是要自己上網找相關資料先自學然後再寫欸，可能是教授想分享的人工智慧的東西真的太多了所以好幾次都是lab的截止期限到了，教授才開始教這部分的章節。我一開始真的有點無言，但後來就習慣了，反正感覺網路上的資源真的蠻多的，那些演算法隨便在網路上都有相關的影片解說甚至有code的範例。我感覺這個lab就是訓練我們的自學能力，反正後面就算教授教過這個章節，看著模板也寫不出來。所以我個人覺得這部分也算是這門課的核心所在了啦，才有一點真正學到東西的感覺?然後報告寫清楚很重要，我lab2就有因為沒解釋清楚被扣分。

**project**
這裡的project就是做一個跟AI相關的研究或甚至搞出一些成果出來，然後我們這組的主題是用ablation study去控制不同的變因然後去比較BCQ(batch constrained q-learning)的表現。我們用了三種方法去改進，第一種是用CGAN去取代原本的VAE、第二種是我們把q-network從兩層改成四層、第三種是把actor和critic的forward結合在一起，並且分享第一個layer。如果有興趣的人可以去網站上看，我下面會附上github的連結。然後這邊是我的一些小抱怨，就是我完全可以理解教授不想看到千篇一律的報告所以限制了主題不能是XXX之類的。但是就我個人的角度來說，其實這樣的限制下這項作業的難度是遠遠超過一個正常修課的大二學生的(或著說我們想做的東西太難了也是有可能的)。我真的在這個部分完全都是抱我強者同學X的大腿的，他一個人把幾乎所有的code寫完，還把所有的結果train好，我在這個project做到的就是把他寫的東西整理成ppt，然後錄製影片。雖然我自覺我無愧於得到這部分的分數，但還是有一種少了一點真正參與感的感覺。不過還是蠻慶幸我們有被選為算是優秀的作品就是了(看起來我錄的影片和寫的講稿還行)。

project的連結:
https://github.com/111550175/AI_final_project_2024

整體評價:
涼度: 5/5
甜度: 5/5
推薦程度: 4/5 (說實在話這門課只要有下功夫在lab跟project，拿好成績並不是夢，而且教授也不會點名，上課也看的出來很認真在備課，做為入門AI是不錯的一門課)

### <font size='5'>**正規語言概論(Intro. to Formal Languages)**</font>

教授: 陳穎平教授
</a>
選別:
資工選修(3學分)
</a>
修課成績:
|mid1/avg(30%)|mid2/avg(30%)|final/avg(40%)|total|
|---|---|---|---|
|94/71|94/68.81|96/82.09|A+|

<br/>

**課程內容**
這門課確實如學長姐們所說一樣，是一個非常理論的課。這門課就我個人的理解會比較像是花了一整個學期在學習P與NP的背景知識和相關理論。從一開始的DFA到NFA，以及Regular Expression, CFL, Turing Machine, Decidability, Reducibility到最後的P與NP和NP-hard, NP-complete，整學期的課都是理論。我有聽說這門課其實在未來編譯器的課會被用到，所以我猜這門課應該實際上是為那門課先做舖墊。不過我覺得這門課就算對編譯器沒興趣的，也可以聽一聽，畢竟我個人認為陳穎平教授真的教這門課教的非常好。我個人是光上課就可以理解書上大約八到九成的內容了，然後教授也有放非同步課程在E3上，所以如果聽不懂，可以重複聽直到聽懂為止。還有這門課很酷，有一個超特別的機制，就是點一次名可以加學期總分5分，不過據教授所說他已經好幾年沒點過名了，他說只有人數太少他才會點(不足10個吧)。然後關於總成績的部分，教授有說每年這門課的停修加不及格的比率大約在15%-30%左右，乍聽之下很多，但其實大部分都是停修的就是了。至於調分的部分我就不太清楚了，我看學長姐都說會大調，但我們這屆貌似平均有比之前高一點，不過我是在第二次期中之後在看考卷時，助教有跟我說我的成績只要維持下去最後總成績應該會破百，我們這屆應該有調6分以上吧?所以稍微考差一點也不用太擔心就是了。

**期中期末**
期中期末我感覺最快的準備方式就是刷考古。因為其實每年題目基本上是改個數字或改個符號(雖然改一點點可能會導致證明方法或答案完全不同就是了)，但是可以根據考古的題型來準備期中期末的。比如說考古可能出"請證明NP is closed under union是正確還是錯誤"那你就可以去思考如果是intersection呢?又或著是star呢?這些證明查網路上基本上都有，只是理解證明需要花一點時間而已。然後假如你/妳是記憶大師的話，可以把系考古上每份考古都背下來，我個人是每次期中都固定刷三年的考古然後想想怎麼變化可以再出成題目，但我之前有幾題都是沒遇到過也沒想過的題目也是當場推，不過我電神同學C都說什麼其實X年前有出過這題，他真的好強又好認真。噢最重要的一點是要仔細考慮證明的嚴謹性，助教會抓很多小細節。像我第二次期中因為一個論據沒有先證明過就直接拿來證題目所要求的，然後就被扣5分了，真的好慘。

整體評價:
涼度: 3.5/5 (以選修來講，只有上課和考前看一看真的蠻涼的)
甜度: 4/5
推薦程度: 5/5 (教授講課清晰有條理，推薦給理論強或著邏輯清楚的人來修)

### <font size='5'>**通訊原理與無線網路(Principles of Communications and Wireless Networks)**</font>

教授: 林靖茹教授(英授)
</a>
選別:
資工選修(3學分)
</a>
修課成績:
|q1/avg|q2/avg|q3/avg|q4/avg|q5|q6|mid/avg(25%)|mid/avg(adjusted)|lab1/avg(15%)|lab2(15%)|final/avg(25%)|total/avg|
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
|97/92.74|95/92.44|92/94.98|93/91.14|95|98|88/55.48|88.5/58.81|98/86.5|100|95/75.98|95.58->95.62(A+)/68.07|

</a>

**上課內容**
這門課的前身是叫"網路通訊原理"。這門課主要是在講解整個通訊的過程，學期初會承接計網概的內容詳細地把link layer再做深入探討以及介紹一些通訊時常用的單位或基本概念(e.g. Path Loss, SNR等)。學期中就會介紹不同modulation(e.g. BPSK, 16-QAM等)，再探討不同modulation的優劣以及如何去自動調整到最好的modulation。接下來會講解OFDM這個非常重要的通訊知識，這裡會詳細講述modulation後的字元是如何被傳輸的，會用到FFT跟iFFT，這裡就需要一點數學概念了。到這裡基本上一對一的傳輸概念就講得差不多了，就要開始討論MIMO這個多對多的傳輸情況了(多對多在理想情況會比一對一快或穩定)，這邊上課的時候可能會用到一點點的線性代數，但我個人認為不會也無妨就是了。再講analog beamforming和digital beamforming(hybrid beamforming 教授講的很粗略就是了)，最後再快速帶過RFID跟LoRa就結束了本學期課程。這門課內容我覺得算很多，所以教授有延長每周上課時間(通常會上兩個多小時)。不過我這學期真心認為教授教得非常細緻而且非常好，許多數學的觀念比如傅利葉轉換也講得很清楚(而且教授說這是她在國外讀書時，她的一個台大電機室友跟她解釋的敘述)。雖然是英授，但教授英文講得非常流利而且重點都會再用中文講一遍。雖然我未來不一定會走網路，但我還是真心覺得自己從這門課學到很多東西。

**小考**
其實也不能算小考拉，這就是每周教授會出個幾題讓我們回去寫，算是半強迫讓我們先預習未來上課會上到的內容。然後助教其實會放幾個參考連結給我們，所以大部分的題目都可以從給的連結裡找到答案，也可以看到大家其實都在這個部分拿到相當高的分數。感覺這部份我也沒什麼可以說的，畢竟我也沒在quiz中拿下特別好的成績就是了。

**期中期末**
這部分應該是這學期打倒最多人的地方了，其實真的蠻難準備的，第一是我們這屆是林教授第一次開這門課，所以根本沒有考古可以練習，而且其他教授的考題或著說上課內容就跟林教授完全不同了，也沒辦法用其他教授的考古來準備就是了。第二是其實這門課沒有一本特定的原文書，很多內容都是參考不同網頁的資訊或截取自不同書籍的部分章節的，所以也很難找到練習題來準備，當然也沒法用考題來檢查是否搞懂觀念。不過我個人是覺得把投影片上各個觀念搞懂以及明確知道各個方法的運作原理、流程，還有不同方法之間的優缺點，可以從運作原理出發去**理解**優缺點的形成原因，比如說你/妳畫一個座標然後標上點之後就可以清楚理解為什麼在noise很高的時候64-QAM傳輸錯誤會比BPSK高很多。這樣其實期中期末應該就不會考太差了，然後如果投影片上有要計算的部分如digital beamforming，請務必要自己換個數字練習一遍。基本上要算的都是必考。

**lab**
這學期有兩個lab，第一個是用matlab模擬用不同的modulation來傳輸字串，並去計算各個之間的速率然後輸出最好的那種。第二個則是去實作analog beamforming和digital beamforming，也是用matlab來寫，由於助教已經把第二個lab的模板寫好，所以這個lab就是填上function而已。對於我個人而言第一個lab花最多時間，不過主要原因是因為不熟悉matlab就是了，第二個lab反倒是理解助教寫得code和思考如何實作出beamforming花最多時間。總體來說，我覺得lab不算太難而且做完之後確實對這門課有了更深刻的理解，個人認為lab設計的十分友善且使我獲益良多。

整體評價:
涼度: 2.5/5
甜度: 3/5
推薦程度: 4.5/5 (除了期中期末平均略低一點，我是覺得這門課挑不出其他缺點，是一門紮實且會讓你/妳收穫滿滿的一門課)

### <font size='5'>**密碼工程(Cryptography Engineering)**</font>

教授: 謝致仁教授
</a>
選別:
資工選修(3學分)
</a>
修課成績:
|q1(5%)|q2(5%)|q3(5%)|q4(5%)|q5(5%)|q6(5%)|critique1(8%)|critique2(8%)|critique3(8%)|final presentation(20%)|midterm(16%)|total|
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
|9|8|6|8|5|5|6|5.5|10|16.6|20.48|99.58->100(A+)|

</a>

**上課內容**
十分抱歉，筆者因為上課的這天早上有三節的投資學，下午也有兩節的計組要上，實在太累了。通常筆者在計組下課就跑回宿舍睡覺，還常常因此睡到這門課遲到，所以筆者大部分上課的時候都是睡眼惺忪地吃著晚餐，無法寫出上課內容，還請各位多多包涵。

**小考**
這裡的小考其實也是回家作業就是了，不過這門課有時候會舉行一個叫杜拜盃的東西，反正就是只要在杜拜時間的某個時間以前交上作業並且除加分題以外全對即可多拿3分。我是因為這個制度熬了好幾次夜就是了(大概就是上傳完作業，直接去吃早餐然後再睡覺)。不過幸好我是跟同學一起修這門課的，電神同學C基本上每次都跟我一起熬夜寫題目就是了，這樣至少偶爾可以聊一下天，夜晚就顯得不是這麼的長了。

**critique**
這門課的critique其實就是給我們一篇論文，然後按照分好的組別和助教提供的模板寫一份閱後心得。其中最重要的評分標準是心得的字數，像我們是五人一組，那一份critique就至少要2000字以上，我們這組前兩次那麼低分就是因為只寫了1000出頭的字數所以被扣了很多分。達成字數標準後就是看你/妳寫的內容和有沒有將論文的東西額外實作出來以及實作的程度來決定分數高低。噢還有每一份critique都會頒獎給完成地特別好的組，好像是糖果的樣子，但因為我們這組沒拿到過，所以我也不太確定。

**期中**
這門課的期中也是帶回家寫的，而且完全可以跟同學討論也可以查網路的資料，是一個很自由的考試。這份考卷的滿分也是相當高，總共12+3題，每題10分，滿分150分。不過雖然限制很少，甚至看起來根本不能稱之為考試，助教也會嚴查每個人的答案是否抄自網路，或跟同學一模一樣。所以即使如此寬鬆的條件下，每個學生都還是得仔細思考並將自己理解出來的結果填上答題卷，抄襲剽竊他人的想法在這門課是行不通的。而且帶回家寫的時長為三周，完全有足夠的時間好好咀嚼每題的精華之處。

**期末報告**
期末報告可以從教授給的一堆題目和論文中挑出組內最有興趣的題目去做改良或延伸。像我們這組是挑MIT期末作業去做延伸。那篇作業主要是在探討低耗能加密演算法。而我們從低能耗演算法中挑出原本文章中有的和這幾年新推出的進行安全性測試以及放到硬體上面去跑各別演算法的耗能程度。然後這次的期末報告我也是負責ppt跟上台報告就是了。不過對於這裡的負責內容我倒是有些許的自豪，畢竟基本上理論的部分都被我包下了，我是參考了好幾篇關於不同演算法的論文才寫出投影片跟上台報告的演講稿，以及最終跑出來的結果我也有稍微用我對於演算法的理解幫助寫下各結果的緣由，總而言之，除了上台報告的前2分鐘我有一點小緊張之外(可能是台下太多強者了)，我對自己在期末報告的貢獻還是挺滿意的。不過也很感謝我們組組長天才同學D，以及各個組員硬體天才L、數學鬼才G和電神同學C的同心協力，少了任何一個人都不可能極限完成這份被教授大為讚揚的期末報告。

整體評價:
涼度: 3.5/5
甜度: 5/5
推薦程度: 4/5 (給分甜，又是資工七大學程之一的課程，而且在小考、critique、期中的練習中都使我學習到許多密碼學知識以及實作，十分推薦大家修修看這門課)

### <font size='5'>**經濟學概論(Introduction to Economics)**</font>

教授: 梁婉麗教授
</a>
選別:
金融科技跨域學程財務金融模組四選三必修(3學分)/基本素養-量性推理
</a>
修課成績:
|mid/avg(40%)|final(40%)|final report(10%)|total|
|---|---|---|---|
|98/83|94|93.5|96.15(A+)|

</a>

**上課內容**
這門課因為設定上是給陽交學生上的**通識**課，所以這門課並不會刻意刁難學生或有什麼太艱澀難懂的知識之類的。教授說這門課的課程大綱就是從個體經濟學和總體經濟學取出比較基礎的章節進行授課。這門課期中考前在講需求與供給、彈性、消費者選擇與需求、廠商生產成本以及完全競爭。期中考後講不完全競爭、國民所得、物價指數、再到簡單凱因斯模型、貨幣市場和總需求與總供給。我個人覺得這門課有點頭輕腳重的感覺，畢竟這學期初放掉太多節課了，感覺期中後完全都在趕課，期末這科的壓力也變得有點大。而且我覺得總需求與總供給這章真的挺難的，或著說因為這章需要掌握前面的章節才能更好的理解每一步是怎麼影響下一個步驟的，這樣才能推得最後的結論(或許這也側面顯示我不是走經濟的料)。然後這門課我覺得梁教授真的很會教，由於投影片上都只有結論，梁教授都會重新畫一遍圖，並帶領我們從源頭開始推如何得出這些結論的，真的是講得非常好的教授。順帶一提，有些推論會用到一點點微積分的概念，所以有微積分概念可以更好理解內容，但不會我個人感覺是也沒差太多就是了。總而言之，我十分慶幸我能選到這門課，loading不算太重，但若對經濟有興趣可以學到不少知識。不確定是否對經濟有興趣的人也推薦來上這門課，嘗試一下未嘗不是好事。

**期中期末**
期中期末的話我個人主要是看投影片為主，我大概把每一張投影片上面的結論讀熟並且確定自己可以推出來之後就去考試了。考古的話我知道資工系考古有一份期中的考古，可以練一下，跟實際的期中應該有六成像吧?期末的話我是找不到考古，但若有考古的話寫寫看也挺好。噢對還有一個考試重點，就是梁教授覺得100分代表很有實力，比如她說她如果在碩士入學看到某個學生某一科是標注100分的話，她就會下意識覺得這個學生這科目是精熟的程度，她就可能會考一些比較難的題目測試他/她。有點岔題了，但教授想表達的是她不會輕易給滿分，所以她每張考卷都會塞一到兩題特別難的題目阻止有人拿滿分，期中考教授就有說這次90up的有10幾個，但沒人100。所以如果考試遇到幾題不會的，放掉就好了。

**期末報告**
話說期末報告貌似是這學期新加的項目嗎?我看之前的修課心得都沒有這項的說。反正這個報告就是找一個經濟事件，簡單敘述這個事件之後寫出自己的心得，字數限制在1,000到2,500內。感覺是相當容易的一個作業拉，至於分數我也不曉得93.5到底算高還低，畢竟我是自己修這門課的，然後我又不太會找旁邊人聊天所以我也沒認識到其他人，當然也不知道其他人的成績了。不過我自我感覺應該是高吧?畢竟助教給的評論是"分析結構完整，並富含自身看法。"，應該算正面評價吧?如果有人有興趣或對這份報告怎麼寫沒有頭緒的話，也可以看一下我寫的就是了(阿我忘記寫到reference就先不要計較了)。

經濟學概論報告連結:
https://github.com/111550175/nycu_economics/blob/main/111550175.pdf
(話說我看網路上有說{%pdf pdfurl%}的嵌入pdf方式，但我試了不行，如果有人試出來的話可以再跟我說，謝謝了)

</a>

整體評價: 
涼度: 3/5
甜度: 4/5
推薦程度: 5/5 (推薦給想在通識課學到基礎的人以及不確定自己對經濟學有沒有興趣想要接觸一下的人)

### <font size='5'>**投資學(Investment)**</font>

教授: 李漢星教授
</a>
選別:
金融科技跨域學程共同必修(3學分)/基本素養-組織推理
</a>
修課成績:
|mid/avg/max(30%)|q1(10%)|q2(10%)|q3(0%)|hw1(5%)|hw2(5%)|final(35%)|total|
|---|---|---|---|---|---|---|---|
|90/65/95|100|100|51|92|100|75|90.35->92.35(A+)|

</a>

**上課內容**
這門課由於是資財系大二下**必修**，所以要修這門課的需要衡量一下自己的時間，因為教授有說雖然這門課被學校拿來當通識課，但他得對所有學生一視同仁才行，因此在排這門課時最好把它當成一門必修3學分的課比較好。這門課一開始會快速介紹不同的金融產品，然後開始講融資融券的運作原理以及計算，之後會講到債券的價值計算以及不同類型的選擇權，到這裡差不多是期中考範圍。期中之後會先延續選擇權的部分講解不同投資人預測市場變化會做出的選擇權組合，再補充選擇權的定價(B-S model)，再介紹不同基金然後進行比較，之後會帶到投資組合的部分，包括無風險投資與有風險投資的最佳化組合之類的計算。之後再著重講解CAPM模型的建構以及效率市場理論，結束這學期的課程。噢不過中間有一周的課會有期交所的人過來演講，然後那個演講我個人覺得還好，因為前兩節其實幾乎都是教授上課就有講過或補充的知識，第三節有講到一些台灣比較特別的金融產品(因為課本用的是美國人編的，所以當然沒有這些)，這裡就可以聽一下，但我也沒覺得有什麼特別的就是了。至於教授的教學品質我覺得是毋庸置疑的，教授講得非常清楚，然後我覺得最特別的是教授在講到一些知識時都會適時的做一些補充，比如說在講到market index的時候就會查現在台灣各公司的市值給我們看。在講到NYSE(紐約證交所)的時候，也會播放以前NYSE的交易現場盛況，在講到《沙賓法案》時也會快速講述當年的安隆弊案。總而言之，這門課我覺得不只是考試，光聽課就能學習到很多知識。不過這門課的知識含量應該是我這學期修到最多的(只算上課的話，資工的知識很多都是要自學的)，基本上教授三節課上好上滿，而且中間都是紮實地講課，所以這也導致期中期末壓力異常地大。我覺得這是一門好課，但選這門課前還是要斟酌一下，如果重來的話，或許我會選擇旁聽也不一定。

**小考**
這門課的小考準備起來說簡單也很簡單，但說難也是真的蠻難的。原因是教授說過小考一定是原文書上教授圈起來的習題，但教授真的圈有夠多題的，而且難度還不低，所以這就造成很多人其實小考也不會考得很好。我前兩次小考都是提早一周就開始寫習題了，但也都是到小考前才堪堪寫完，然後第三次小考我就放推了，因為我不想熬夜寫題目呵呵。這門課的小考成績是三次取高的兩次成績，所以我才敢大膽放棄第三次小考。不過其實期中期末前都還是要刷完這些題拉，所以早刷早安心比較好。

**作業**
這門課總共有兩次作業，一次是用excel去做不同選擇權的交易策略以及選擇權的定價。第二次作業則是要先用給的數據去做不同比重投資組合的獲利和風險比較，然後去嘗試做出最佳化投資組合以及零風險投資組合，還有要自己去網路抓不同公司股價資料，然後利用CAPM模型去跑線性回歸並觀察不同公司的alpha和beta值去確認和market value的關係。我是覺得蠻有趣的拉，而且不算難，畢竟教授上課會講解一遍就是了。不過我還是有跟卷哥同學T對答案就是了。

**期中期末準備**
這門課的期中期末最重要的還是計算題，整份考卷大約六成的分數會在計算題上面，然後這些計算題就是從原文書圈起來的題目改一改出成的。這部分是非常辛苦但也是最能穩定拿到的分數，請務必把握住。不過我期末也沒把握住就是了，畢竟我有一個題組第一題就算錯了，後面當然就直接0分了，好難過。然後剩下四成分數則會出成選擇題，這部分我只能說看考古可以，但應該不會有太多用處，畢竟看起來差蠻多的(20題大概2題一樣吧?)。喔，在這邊感謝卷哥同學T的慷慨，期末考前給我考古題，小弟我銘謝五內。好啦，據說選擇題是要啃完原文書上內容才有機會全對?反正我是只看投影片，然後期中期末分別錯5題跟4題選擇就是了。噢對為什麼會說全對要讀完原文書呢?因為這門課的期中期末都會調分，然後是把全班最高分調到100，所以這門課甜不甜有蠻大一部份取決於那屆的同學有沒有天才的。然後教授說過他教這門課教了十幾年，只遇過一次沒有調分的情況，然後他有問那個學生怎麼讀的，那個學生說他/她把原文書全部看完了，幸好我們這屆看起來蠻正常的。

</a>

整體評價: (以通識課為基準/以必修課為基準)
涼度: 1/5 2.5/5
甜度: 1/5 2.5/5
推薦程度: 2/5 5/5 (雖然我覺得這門課超級硬，也沒有到甜的地步，但我還是認為我這門課選的非常有價值，十分推薦大家來選這門課，至於下學期的期貨與選擇權我猜我應該不會去吧，因為課真的太多了，有點可惜了)

成績單圖片:
![二下成績](https://hackmd.io/_uploads/BkmltRO5C.png)

學期感想:
這學期在選課前我就做了許多的功課，學期中我自認我也算是有認真學習大部份課程，感覺這學期是我目前在陽明交大渡過的四個學期中最為紮實、學習到最多知識的一個學期。不過我下學期沒意外的話就會減少投注在課業上的心力了，因為我突然有很多事情想去嘗試或完成的。首先，我想認真地參與幾個有興趣的社團活動、第二，我也希望我下學期能認真地去減肥，第三，我期許自己能顧好實驗室、第四，我沒意外的話要開始準備托福和GRE等出國留學或交換的前置任務了。嗯，感覺下個學期也是充滿挑戰的一個學期呢!希望下學期也能過得如我所願。

後話:
在上學期得到建中某單科組排一M的建議後，我這學期的修課心得採用了不同的格式來書寫，感覺是有條理了不少就是了。然後我也覺得我心得寫得有點太長了，不過真的寫起來就停不下了，希望內容會對大家有一點點幫助。

## 113-1
### <font size='5'>**作業系統概論(Introduction to Operating Systems)**</font>

教授:
張立平教授
</a>
選別:
必修(3學分)
</a>
修課成績:
|lab1(6%)|lab2(6%)|lab3(6%)|lab4(6%)|lab5(6%)|lab6(6%)|mid/avg(30%)|final/avg(30%)|total|
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
|110|100|100|76|100|100|94/70.82|82/76.37|91(A+)|

</a>

**上課內容**
這門課會講完Operating System Concepts(也就是赫赫有名的恐龍本)第一章到第十二章的內容。我們這屆期中是考一到七章，期末考完剩下的章節。學期初教授會開一個臉書社團讓我們加入，可以在裡面問上課內容、作業遇到的困難等。教授和助教回覆的訊息都很快，也可以匿名發問，不需要害怕丟臉。至於上課的部分教授也都有錄影，會把影片都丟到共用雲端上，這樣上課沒聽懂的部分或躺在宿舍想繼續睡覺的人就可以隨時拿出來聽，相當方便。不過我不確定是我在看過其他人的修課心得之後對教授的授課品質期望太高還是我本身對作業系統這個領域沒什麼天賦，我在上課時其實感覺很多知識都一知半解或完全聽不懂，都是後面重看幾次錄影才有稍稍理解教授想傳達的意思。當然也有可能是作業系統的內容本來就又多又雜，改成十六周教授瘋狂趕課，導致我沒能跟上教授的教學。總而言之，我自己是覺得這門課的授課沒有我想像的那麼好。

**期中期末**
這門課我覺得把教授上課講的每句話反覆咀嚼思考應該可以拿到非常高的分數，畢竟我跟強者同學X在刷考古時都發現很多題是投影片上沒有提到，但教授有口頭帶到的觀念。所以個人覺得準備考試最細緻的方法是二刷三刷教授的上課影片(當然，我沒有這麼做，我只有重複看不太懂的地方，所以才考不到最高QQ)。不過如果只是想要快速拿到大部分分數，那我的建議還是去刷系考古上面的考古題，雖然每年的題目都完全不同，但其實背後的觀念都大同小異，只要理解，考場上絕對是可以輕鬆應付絕大多數題目的。

**lab**
這是我覺得這門課最重要而且最棘手的地方。重要在於紮紮實實地寫完這些lab絕對可以讓你學到非常多知識，棘手的地方在於真的蠻難寫的。雖然學長姊和教授都說這門課的第三跟第四個作業最難，但我反而是覺得第四跟第五個比較難。第一個作業是寫一個簡單的shell，大概弄清楚fork就可以寫完這個作業了。第二個作業是用multi-process去算矩陣乘法，主要弄懂怎麼操作shared memory就行了。第三個作業則用threads去完成merge sort。前三個作業我大概都花了一天左右的時間來完成，但第四跟第五個作業我都花了三天以上的時間來寫(主要是debug)，第四個作業是實作malloc和free這兩個功能，第五個作業則是實作LRU和CFLRU這兩個經典的演算法，在這邊感謝強者同學X瞬間看出我CFLRU一個晚上加一個早上都沒看出來的bug，讓我能順利交出作業。第六個作業則是實作檔案系統的幾個功能，這我也大概寫個一天。我卷哥同學T是修另一個教授的，他說他沒有一次作業不是在三個小時內寫完的，感覺這邊的作業訓練應該算是頗紮實的(雖然可能跟他是卷哥也有點關係)，但至少我藉這門課複習了linked list要怎麼寫。噢對，修這門課最好C跟C++都要會寫，因為作業會要求用這兩個語言來寫，某一些還會限定只能用C，資料結構也最好會一些。

</a>

整體評價:
涼度: 2/5
甜度: 3/5
推薦程度: 5/5(照我同學的說法以及論壇上的文章，今年的三個教授內張立平教授的OS應該是最硬且最不甜的，最後的A+率應該是兩成多一點?但這門課確實是可以學到非常多知識以及鍛練實作，題外話，教授說他從來不調分，從來沒有)

### <font size='5'>**網路程式設計概論(Intro. to Network Programming)**</font>

教授:
袁賢銘教授
</a>
選別:
資工選修(3學分)
</a>
修課成績:
|lab1(35%)|lab2(35%)|lab3(35%)|total|
|---|---|---|---|
|100|92|75|93.45(A+)|

</a>

**上課內容**
我只有前幾節課有在聽而已，因為前面幾節感覺跟作業系統蠻像的，所以我後來就是帶電腦坐在台下做自己的事情了。我也不知道這堂課到底上課在上什麼。反正也沒考試，就這樣吧...

**lab**
這門課全部的成績都在做lab上面，所以基本上掌握好這塊就行了。一學期總共三次lab，然後三次都是請我們用TCP/UDP去設計雙人或多人連線遊戲。會一次比一次更難，第一次的lab我好像只用了一個晚上就寫完了，第二次我應該用了三到四天吧?第二次的要求蠻多的，像是要設計公開房間、私人房間、邀請在線者等等功能。我覺得算挺複雜的lab。第三次lab我雖然只用了一天，但實際上是因為我只碰了最基礎的部分，也就是上傳檔案，移動檔案等A部分的功能。據我拿作業三拿滿分的4.3同學M所說，他花了整整一周的時間來寫完這份作業，所以如果目標只是A+的，可以謹慎選擇比較容易實作的部分，畢竟這門課的作業滿分是溢出的。不過如果明年的lab內容大致相同的話，寫不出lab2就真心建議退選了，因為lab3是要接續lab2繼續寫下去的，不停修的話應該不會過這門課吧?反正我勉強修完這門課的作業時只覺得原來光用TCP也可以實作出這麼多有趣的功能的嗎><算是真的相當有趣的lab就是了。

噢對，這門課的每個lab都是要demo給助教看的，所以某種程度上，抽到哪個助教也算是一種運氣的部分??

整體評價:
涼度: 4/5
甜度: 5/5
推薦程度: 3.5/5(我覺得這門課算是稍微努力就可以拿到非常高分的一門課，還可以作為七大學程，推薦想刷分的人來選)

### <font size='5'>**機器學習概論(Introduction to Machine Learning)**</font>

教授:
林彥宇教授(英授)
</a>
選別:
資工選修(3學分)
</a>
修課成績:
|lab1(15%)|lab2(15%)|lab3(15%)|lab4(15%)|final/avg(40%)|total|
|---|---|---|---|---|---|
|100|100|90.5|83|80/58.78|88.025->92(A+)|

</a>

**上課內容**
這門課內容非常多，從最基礎的ML先備知識開始講，再接著regression跟classification的linear model，後面講neural network、ensemble methods、kernel methods，最後再補充一些深度學習的知識就結束這學期的授課內容(深度學習部分不考)。雖然看起來不多，但由於教授基本上都會深入帶我們把數學推導看過一遍，所以停留在一個主題的時間意外地蠻久的。這邊給個小建議:雖然我並不認為這門課有需要先修過人工智慧概論，但建議有偏微分、線性代數基礎的人再修這門課，不然上課應該會有些吃力。噢，教授的英授我覺得還不錯，我聽教授上課是大致上都能聽懂，不過教授在一些比較困難的部分會再用中文講解一次，我認為教授的上課品質算非常不錯的。還有一點，如果是普通人修課的話，最好找人一起上課，因為像我有些時候會不清楚教授是怎麼從這個式子推導到另一個式子的，如果旁邊有同學可以討論的話對於吸收課堂知識會有顯著的幫助。不過當然也可以等下課去問教授，我印象中這門課幾乎每堂下課都會有同學找教授問問題，這也足以看出這門課的知識確實不算簡單。

**期末**
由於我們是這門課第一屆把期末專題改成期末考(教授在第一堂課說他覺得之前分組專題讓很多人什麼都沒學到，就混到A+了，教授說他希望大家能認真對待這門課)，所以我也沒什麼準備的竅門。就單純寫我是怎麼準備的，不過我感覺效率不是很高。基本上我就是把每個投影片上的數學式子自己從頭推到尾一遍，然後很多觀念性的東西其實在寫lab跟lab的report就會複習到了，我倒覺得觀念應該不會到太難。然後我看系考古網站好像沒有我們這屆的考古，那我寫一下我印象中的出題方向好了。我印象中大部分還是考名詞定義嗎?就是要記得每個演算法大概的步驟、然後演算法內的一些變數是做什麼用的?然後我還有印象有考一題機率、一題微分(還是積分?)，所以數學還是要大概會寫才行。噢，我印象最深刻的是有一題它叫我們寫出某個東西是如何推導到另一個東西的，但它完全沒給原本那個東西是啥，反正這題我跟我強者同學X都一致認為這題的意義不明~~出得很爛~~，我是覺得我有能力推導但完全沒辦法默背出這個東西就是了(我印象中那是一個有夠複雜的數學式子)。但如果有餘力可以嘗試看看，我自己是沒辦法啦。

**lab**
前三個lab都是叫我們實作一些原本python就有寫好的套件了，比如說decision tree、adaboost之類的東西。然後在ChatGPT盛行的時代這些功課應該不會到很難，我是有試著叫它幫我寫這門課的作業過，大概把生成的程式碼拿下來改一些東西就可以了，過作業的baseline應該也不是到很難，畢竟我還記得我那時候adaboost有一個classifier不知道為什麼accuracy只有0.2多(第七個，我印象很深，我因為這個東東搞了半天)，但還是有過baseline。至於lab4則是要在kaggle上面競賽，這學期的主題是判斷人臉的表情，我是用我電神同學C推薦的模型跟一些改進的方法然後accuracy才到0.63的(說實在的，我有去看dataset，有一些圖我根本看不出是臉==)。然後lab4有一點軍備競賽的感覺?筆電有好的gpu應該會占一點優勢，但我自己是沒想卷排名，所以我好像卷到前三分之一就停止了。但電神同學C跟強者同學X好像都在前十，真的好猛。然後lab4的25%成績會根據baseline和第一名來做內插，可以祈禱第一名不要太強。至於report是大家失分的最關鍵點，感覺助教每一題都有想要我們回答得東西，但好像題目中都沒提到，我強者同學X超氣，我自己覺得這部分就是寫得盡量越詳細越好。

整體評價:
涼度: 2/5
甜度: 3/5
推薦程度: 5/5(其實我覺得這門課中我學到非常多的知識，撇除期末很難、有時候作業的report要求有點多以外，我覺得這門課非常值得任何對AI有興趣的人修。然後我印象中這門課好像最後A+率是2成多一點，A以上是4成多，不過我沒算停修的人，甜度應該算還行的了)

### <font size='5'>**動態網頁程式設計(Dynamic Web Programming)**</font>

教授:
黃春融教授
</a>
選別:
資工選修(3學分)
</a>
修課成績:
|lab1(12%)|lab2(12%)|lab3(12%)|lab4(12%)|lab5(12%)|project(30%)|total|
|---|---|---|---|---|---|---|
|91|91|93|93|87|85.8|90(A+)|

**上課內容**
這堂課主要會教大家如何寫出一個網頁，而且最好是可以放在現實中的網頁。一開始會先從最基本的html, css開始教怎麼去設計網頁前端的外觀，然後再教我們javascript去實現讓網頁動起來的能力。最後再教我們php去把這個網頁去跟後端的資料庫去做串聯，在學期結束前幾堂，教授還有講了最近流行的幾個框架，但他強調只要會教授前面教的這些東西，不管後面框架怎麼更迭，我們都能很快適應並上手。然後我自己覺得教授教得還不錯，尤其是對我這種連網頁是啥都沒碰過、還停修資料庫的人，畢竟這是我第一次看到教授會在課堂中邊在ppt跟code之間切換演示。教授會一個一個範例帶過，然後說明這幾行程式到底是在幹嘛的，還會親自把程式結果跑給我們看。說真的，我覺得教授的備課真的算挺用心的，而且也挺熱情的，但可能是這些對其他人來說太簡單了嗎?好像沒什麼人在聽課。(會這樣講是好像資工系有教授覺得這門課太容易了，不應該單獨開一門課?)噢對，不太確定是不是因為教授是從成大來的教授，教授很常突然講台語就是了，還有朋友跟我說他覺得教授的口音很躁，但這是題外話了。然後教授會看心情點名，所以無論如何都還是要到現場，阿我通常都是在底下邊聽教授上課邊寫這門課的作業就是了。

**lab**
這應該才是這門課的精髓嗎?反正這門課大部份的時間應該都會砸在這裡吧!第一個作業就有夠麻煩，內容是要用html跟css去做出16個網頁，然後還有一堆要求，不過主要內容是自我介紹。我光思考我16個網頁的內容跟排版就花了五到六個小時了吧，然後我又是網頁新手，這個作業應該有花了我四天的時間來寫，真的超多。然後第二跟第三個作業應該算小喘息時間?畢竟這兩份作業我都大概只花一天就寫完了。第二份作業是叫我們設計一個可以輸入好幾個數字，然後在網頁中顯示作業叫我們輸出的東西。然後第三份作業則是叫我們把第一份作業拿過來加上javascript來滿足作業要求的設計，以及自己想五個會用javascript寫出來的動態設計。我覺得這兩份算是整學期最輕鬆的兩份作業了，要好好珍惜。接下來第四份是地獄的開始，用上面教的東西做出一個blackjack的遊戲網頁。雖然教授中間放了一次假，但我好像花了四到五天寫這個東西吧，因為除了最基本的遊戲規則，還要遵守作業要求，寫一堆其他的東西。第五份作業則是要我們在第四份作業中加入php，本來存在json內，現在要串資料庫，然後還要設cookie那些東西。而且又多加用戶登入、註冊等功能，這份作業我也花了大概四天左右。然後不幸的是這門課少一項功能就會扣個五到十分，而且我後來才發現這門課幾乎大家的作業成績都落在85-95中間，等於想拚A+大概只能失誤一到兩次，不然大概就無緣A+了。我只能說這門課的lab不會到難，但就是要砸時間下去，然後要細心因為每次作業要求都很多很繁雜，不過有達成目標給分算還行。

**project**
說實在的，我對於我們組project分數只有85完全不意外。畢竟這份project我自己花的時間應該是比作業四或作業五都少拉(期末完全擠不出時間寫這個東西)。我們這組是做了一個三個關卡的網頁遊戲，然後由於時間限制，我們做得超級陽春的，很多一開始想的設計最後都只能先放棄塞到未來計畫內。不過我這部分想講的是其他人的final project真的有超級酷炫的，有人做了一個音遊、有人做了一個可以用肢體控制去擊殺怪物的遊戲，不得不說交大還是有很多潛藏的高手的。

涼度: 2/5
甜度: 4.5/5
推薦程度: 4/5(推薦給我這種網頁新手然後姑且還擠得出時間寫作業的人，又或著是網頁設計大師想炸魚水學分應該也挺輕鬆的)

### <font size='5'>**會計學(Accounting)**</font>

教授:
蔡璧徽教授(英授)
</a>
選別:
基本素養-量性推理(3學分)
</a>
|mid(35%)|final(35%)|total|
|---|---|---|
|93|99|A+|

**上課內容**
其實我也不是很記得教授教了什麼東西。好像是從一本綠色的會計學講義內把第一到第四章的東西取大部分出來教吧?好像有什麼迴轉分錄的那類會計表的樣子。我印象中期中是考一到二章，期末考三、四章的樣子。然後教授上課基本上就是把那本書裡面的各個表都帶過，然後再帶例題，有講到重點的話教授都會開一個word檔然後把重點用中文寫下來。基本上我覺得有拍到這些重點應該就完成上課的任務了(大概是我慧根不夠，我聽不太懂教授的英授)，其他我覺得就是回家自己把書再讀過一遍了。噢，而且教授會多次強調會考的部分和容易寫錯的地方，基本上上課有到的話(有點名分)，即使在課堂中都在寫自己的作業應該也會聽到記下來。

**期中期末**
不得不說這門課的期中期末是比教授開的另一門"財務管理"難度高一點。主要原因是我記得財務管理那門課的期中好像都有在系考古上看到類似的題目~~感覺財管只是把之前考古換順序而已~~，但這門課是真的跟之前考古和課後習題都有蠻大的變化(大概從期末考我有抓到考題有錯還被加分可以看得出來)，所以考試前要確保自己有讀懂所有考古題跟教授出的練習題，我覺得這樣大概就可以應付九成以上的考題了。噢，然後教授上課強調過的觀念最好也要記一下，有可能出成問答題。總體而言，這門的期中期末還是很好拿高分水過去的。

整體評價:
涼度: 5/5
甜度: 5/5
推薦程度: 3/5(推薦給想在通識刷爆gpa的人來修這門課，但如果是想認真學到會計的東西，感覺管院應該會有教得更紮實的教授供大家挑戰)

### <font size='5'>**微積分甲(二)(Calculus A(II))**</font>

教授:
余啟哲教授
</a>
選別:
必修(4學分)
</a>
修課成績:
|Quiz1/Full|Quiz2/Full|Quiz3/Full|Quiz4/Full|Quiz5/Full|total|
|---|---|---|---|---|---|
|44/48|50/51|45/49|62/62|47/56|A+|

**上課內容**
這門課就跟大家大一下修的那門微甲(二)範圍一模一樣，就是那本小提琴本的第十一到第十五章。然後教授在這門課中是不會有實體上進度課的，實體的時候就是考試加檢討這樣，教授都是把錄好的影片放在e3上叫我們自己回去讀，有任何問題可以去e3的討論區發問區發問，我看教授幾乎都有回而且回得還蠻快的。不過我覺得教授在影片中的教學品質真的挺不錯的，尤其是用3d繪圖工具把那些概念都清楚地呈現在螢幕上，我真的覺得這個教授很認真、會教課、而且人還蠻和善的。

**quiz**
教授上課的時候是說他的小考固定有六成分數的題目會是跟教學小組圈的共同習題類似的，然後其他四成就會出一些比較有挑戰性的題目了。因為教授說他希望大家能靠努力通過這門課，但也不太希望這門課能夠讓大家都能輕易地拿到高分。(這會加重刷分風氣?)但我其實並沒有明顯感覺到真的有根據這個分成來出題，大概是其實原文書難的題目本來就能夠跟大會考不相上下吧?所以我其實還是建議大家準備小考的時候至少要看過影片、原文書內容、刷過共同習題跟系上考古再去考試。我自己是都有再刷歷屆大會考的題目啦(除了最後一次來不及外)，但我後來覺得教授特別偏愛考同學在討論區發問的觀念跟題目，建議考前可以逛一下討論區內容看是不是都熟稔了。

**題外話**
後來發現不少人有在看這個修課心得，我感覺還是有必要澄清一下。(不希望這門課變單純的刷分工具~~雖然很適合~~)我當初一下的時候也很掙扎要不要停修掉微甲二，但我後來還是選擇停修了，講一下我的原因好了。最大的原因還是分數，我微甲一大會考有拿到微積分獎(我們那屆資工系只有四個人拿到)，但我最終等第卻還是只有A(並不是說A不高，而是我有認識的人即使大會考沒考這麼高，還是拿了A+)，這其實就已經有點勸退我的微甲二了。然後我一下的第二次期中又沒發揮到出色，當時感覺即使大會考又幸運拿下微積分獎這門課應該最高也就A-，風險有點太高了。後來我又去看了資工後面的課程，發現必修幾乎不會跟微積分有關，選修也沒設擋修，而且即使用到，也不會用到很難的程度。(這邊的難度指的是解題技巧，我真的覺得交大微積分大會考的難度有點太過頭了)再思考一下即使我真的拖到四下才修這門，我也挺有把握無論選到哪個教授都能夠修過這門課，才交出停修單的。我是思考了很多，假如我是電機系的，我應該就會硬著頭皮在一下修完這門課了。我並不反對停修必修這種事情，但也不提倡，我認為每個人只要為自己的選擇負責就行。而且最後再強調，這門課不是不會當人，教授說他教過很多在他手下三修、四修的人。

整體評價:
涼度: 2.5/5
甜度: 4/5
推薦程度: 3/5(還是希望大家能夠盡量在一下就順利修完這門課，但如果真的被當或選擇停修微甲二，這門課應該是比正規課程甜，不過也很紮實，並不會說可以躺著過)

成績單圖片:
![三上成績](https://hackmd.io/_uploads/BkVbihrMxe.png)

## 113-2
### <font size='5'>**影像處理概論(Introduction to Image Processing)**</font>

教授:
陳冠文教授
</a>
選別:
選修(3學分)
</a>
修課成績:
|mid/avg(30%)|final/avg(30%)|hw(20%)|project(20%)|total|
|---|---|---|---|---|
|69/54.55|95.5/71.57|99.2|84|A+|

</a>

**上課內容**
恩這門課主要就是在講一些如何提高影像品質的演算法。比如影像放大、縮小、旋轉之類的，也可以藉由轉移到頻率域去對影像進行處理。也有講到各種去除噪音的方法和filter之類的東西。會考的大概就這些，不過教授在正課後還會多花大約兩周的時間去講一些跟影像的機器學習有關的內容。我是有去那邊聽教授講課拉，不過很多林彥宇教授的機器學習都有講過，所以我都在滑手機。然後教授一周三節課的時間大概會有半節課在跟我們聊天，我覺得課堂步調算是蠻輕鬆有趣的(除了傅立葉那邊我同學有覺得內容很多很雜以外)。對了，這個可能跟大家有關係，就是教授有聊到學校有在討論未來可能會和台大一起開始限制A+比例，不過具體內容教授也沒多透露，就多祈禱吧!

**期中期末**
這門課的期中平均都挺難看的，我覺得有蠻多原因的。第一個，考卷的計算量真的太大了，期中考了5x5影像的convolution跟correlation，然後好像各5分?然後期末又考手算傅立葉這種鬼考題。反正期中期末就是考卷發下來就一直寫，寫到打鐘就對了，我期中是空超多拉。第二個是考題風格跟系上考古網站上的真的差超多，系上考古應該八成是考觀念題吧?我印象中我們這屆應該約八成都是計算題，所以出題方向也差蠻多的。不過這也凸顯了有去上課的好處了，教授很常上課會說哪些地方很容易考，雖然不是百分之百中，但我覺得命中率挺高的。噢，另外一個準備點，考前可以看一下當年作業的手寫題，教授期中期末會至少放一題在作業中出現過的題目。

**project**
這門課期末都會有一個project要做，然後每年的題目都會不一樣，像我們今年是影像去噪。然後教授會給幾個相關的論文給我們參考，其實把影像丟進論文的github上就可以跑出相當不錯的結果了。不過要拿到更高分就要在這些論文的基礎上作改進或實作其他論文、方法之類的。然後我們這組全靠電神同學C跟卷姊同學Y在做事，我又爽躺一門課的final project。言歸正傳，我其實不是很確定為什麼我們只有拿到84，因為我自己感覺我們的結果跟認識的某組做得差別不大，不過他們拿90。恩，我感覺我可能不太適合走影像這條路了，畢竟我作業也很常看不出圖片之間細微的差異。

整體評價: 
涼度: 3.5/5
甜度: 4/5
推薦程度: 4.5/5 (我覺得就是正常資工選修的loading，甚至水一點，但教授說他期末會把平均調到80，所以我還是蠻推這門課的。畢竟還是學到蠻多東西的，而且認清自己沒這方面的天賦了?)

成績單圖片:
![陽交三下成績](https://hackmd.io/_uploads/rymSvoApxe.png)
